# LingoFuse PasAgent

> 工业级 Pascal 智能体技术体系 —— 让 AI 直接调用你的 Pascal 代码。提供预编译包，新手无需安装开发环境即可体验。

- **Type:** MCP server
- **Install:** `agentstack add mcp-passbyyou888-lingofuse-pasagent`
- **Verified:** Yes — security-reviewed for prompt injection and unsafe behavior
- **Seller:** [PassByYou888](https://agentstack.voostack.com/s/passbyyou888)
- **Installs:** 0
- **Category:** [AI & ML](https://agentstack.voostack.com/c/ai-and-ml)
- **Latest version:** 0.1.0
- **License:** MIT
- **Upstream author:** [PassByYou888](https://github.com/PassByYou888)
- **Source:** https://github.com/PassByYou888/LingoFuse-pasAgent
- **Website:** https://zpascal.net

## Install

```sh
agentstack add mcp-passbyyou888-lingofuse-pasagent
```

Requires the [AgentStack CLI](https://agentstack.voostack.com/docs/cli). Works with Claude Code, Cursor, and any MCP-compatible agent.

## About

# pasAgent

**工业级 Pascal 智能体技术体系 —— 让 AI 学会用你的 Pascal 代码**

[](https://opensource.org/licenses/MIT)

---

> ## 🚀 新手用户看这里！
>
> 不想折腾编译和环境配置？**直接下载预编译包**：
>
> 👉 **[下载预编译包（Pre-built Package）](https://github.com/PassByYou888/LingoFuse-pasAgent/releases/tag/pre_build)**
>
> 解压 → 按 **[mcp_api_tool_doubao_guide.md](mcp_api_tool_doubao_guide.md)** 操作 → **10 分钟让 AI 调用你的第一个 Pascal 工具**。

---

## 🎯 一句话定位

> **让你用 Pascal 写的函数，被 AI 像内置功能一样直接调用。**

不需要懂 MCP 协议，不需要写 JSON Schema，不需要搭 HTTP 服务。

---

## 🆚 为什么选 pasAgent？—— 与 Pascal 生态其他方案的对比

Pascal 生态中已有多个 AI 智能体方案，它们在定位和适用场景上各有侧重。pasAgent 的独特价值在于：**它是唯一一个既能自动生成工具、又能服务端代管工具执行、还能跨语言通信的完整闭环方案**。

### 方案能力矩阵

| 能力 | **pasAgent** | PasClaw | MCP server Delphi | MakerAI Suite | Tina4 Pascal MCP | Daofy |
|:---|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|
| **从声明自动生成工具** | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ |
| **服务端代管工具执行** | ✅ | ❌ | ❌ | ✅ | ❌ | ❌ |
| **客户端零改动** | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ |
| **跨语言通信层** | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ |
| **多轮工具循环** | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ❌ | ❌ |
| **会话持久化** | ✅ | ✅ | ❌ | ✅ | ❌ | ❌ |
| **129+ 后端兼容** | ✅ | ❌ | 有限 | ✅ | ❌ | ❌ |
| **预编译包** | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ | ✅ | ✅ |
| **保姆级教程** | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ |
| **许可证** | **MIT** | 开源 | Apache 2.0 | 开源 | 开源 | 开源 |

### 一句话对比

| 方案 | 一句话 |
|:---|:---|
| **pasAgent** | 给你的**存量 Pascal 系统**装配 AI 神经中枢，客户端零改动 |
| **PasClaw** | 构建一个**全新的 Pascal 智能体**，从零开始 |
| **MCP server Delphi** | 给 Delphi 项目提供**全栈 MCP 工具包** |
| **MakerAI Suite** | Delphi 的**企业级 AI 应用开发生态** |
| **Tina4 Pascal MCP** | 让 AI **编译、运行、测试** Pascal 程序 |
| **Daofy** | 让 AI **编译 Delphi 项目并查询知识库** |

> **结论**：如果你需要**将 AI 能力快速、低成本、低侵入地注入到现有 Pascal 生产系统**，pasAgent 是目前最具工程化价值的选择。

---

## 🎯 你想干什么？（按目的选择）

pasAgent 有 11 个可执行文件，但**大多数用户只需要其中 2~3 个**。按你的目的选择：

### 目的 1：只想和 AI 对话（不需要工具）

**用 `llm_proxy.exe`** —— 转发到 LM Studio / Ollama / 云 API，你和 AI 正常聊天。

```mermaid
flowchart LR
    A["🖥️ 你的程序llm_test / 自研客户端"] -->|"LingoFuse RPC"| B["🟣 llm_proxy.exe"]
    B -->|"HTTP SSE"| C["🔌 LM Studio / DeepSeek / ..."]

    style A fill:#1A5490,stroke:#0D2F52,stroke-width:3px,color:#FFFFFF
    style B fill:#8E44AD,stroke:#5B2C6F,stroke-width:4px,color:#FFFFFF
    style C fill:#1E8449,stroke:#0E4D2A,stroke-width:3px,color:#FFFFFF
```

### 目的 2：想让 AI 调用你的 Pascal 工具（推荐）

**用 `llm_proxy_tool.exe`（LTB）** —— 在对话基础上，**服务端自动帮 AI 调用你的 Pascal 工具**。你的客户端**不需要懂 MCP**，只发一条 `generate` 就行。

```mermaid
flowchart LR
    A["🖥️ 你的程序llm_client / 自研客户端"] -->|"只发 generate"| B["🔴 llm_proxy_tool.exeLTB"]
    B |"HTTP SSE携带 tools"| C["🔌 LM Studio / DeepSeek / ..."]
    B -->|"内部自动循环"| D["📡 信标"]
    D --> E["🎯 Pascal 工具"]
    B -.->|"chunk / think / finish"| A

    style A fill:#1A5490,stroke:#0D2F52,stroke-width:3px,color:#FFFFFF
    style B fill:#922B21,stroke:#5A1A14,stroke-width:4px,color:#FFFFFF
    style C fill:#1E8449,stroke:#0E4D2A,stroke-width:3px,color:#FFFFFF
    style D fill:#5B2C6F,stroke:#321640,stroke-width:3px,color:#FFFFFF
    style E fill:#B7791F,stroke:#7E5109,stroke-width:3px,color:#FFFFFF
```

### 目的 3：不联网，本地跑模型

**用 `llm_service.exe`** —— 加载 GGUF 模型，完全离线。

```mermaid
flowchart LR
    A["🖥️ 你的程序"] -->|"LingoFuse RPC"| B["🟢 llm_service.exe"]
    B -->|"加载"| C["📦 NVIDIA-Nemotron-3.5-...gguf"]

    style A fill:#1A5490,stroke:#0D2F52,stroke-width:3px,color:#FFFFFF
    style B fill:#1E8449,stroke:#0E4D2A,stroke-width:4px,color:#FFFFFF
    style C fill:#B7791F,stroke:#7E5109,stroke-width:3px,color:#FFFFFF
```

### 目的 4：客户端原生支持 MCP（经典路径）

**用 `mcp_api_tool.exe`** —— 把 Pascal 工具翻译成 MCP 协议，给 LM Studio / Claude Desktop / Continue.dev 这类**自带 MCP 支持**的客户端使用。

```mermaid
flowchart LR
    A["🤖 LM Studio / Claude Desktop（自己会调工具）"] -->|"MCP 协议"| B["🌉 mcp_api_tool.exe"]
    B -->|"LF_Call"| C["📡 信标"]
    C --> D["🎯 Pascal 工具"]

    style A fill:#922B21,stroke:#5A1A14,stroke-width:3px,color:#FFFFFF
    style B fill:#1E8449,stroke:#0E4D2A,stroke-width:4px,color:#FFFFFF
    style C fill:#5B2C6F,stroke:#321640,stroke-width:3px,color:#FFFFFF
    style D fill:#B7791F,stroke:#7E5109,stroke-width:3px,color:#FFFFFF
```

---

## 🗺️ 一图看懂组网

**所有目的共用同一个信标**（`pascal_agent_service.exe`），只是入口程序不同。

```mermaid
flowchart TB
    subgraph Users["👤 你的目的"]
        U1["只对话"]
        U2["想让 AI 用工具"]
        U3["想离线跑模型"]
        U4["客户端原生支持 MCP"]
    end

    subgraph Entrances["🚪 入口程序（按目的选）"]
        E1["🟣 llm_proxy.exe纯文本转发"]
        E2["🔴 llm_proxy_tool.exe转发 + 代管工具"]
        E3["🟢 llm_service.exe本地推理"]
        E4["🌉 mcp_api_tool.exeMCP 协议网关"]
    end

    subgraph Beacon["📡 公共基础设施"]
        B["pascal_agent_service.exe信标 ipc:agent"]
    end

    subgraph Tools["🎯 你的 Pascal 工具"]
        T["pascal_agent_api.exe或你自己的工具提供者"]
    end

    subgraph Backends["🔌 后端（按目的选）"]
        R1["LM Studio / Ollama / 云 API"]
        R2["📦 本地 GGUF 模型"]
    end

    U1 --> E1
    U2 --> E2
    U3 --> E3
    U4 --> E4

    E1 -.-> R1
    E2 --> B
    E2 -.-> R1
    E3 -.-> R2
    E4 --> B

    B --> T

    style Users fill:#1A5490,stroke:#0D2F52,stroke-width:3px,color:#FFFFFF
    style Entrances fill:#5B2C6F,stroke:#321640,stroke-width:3px,color:#FFFFFF
    style Beacon fill:#1E8449,stroke:#0E4D2A,stroke-width:3px,color:#FFFFFF
    style Tools fill:#B7791F,stroke:#7E5109,stroke-width:3px,color:#FFFFFF
    style Backends fill:#922B21,stroke:#5A1A14,stroke-width:3px,color:#FFFFFF
```

**三种 LLM 服务端（`llm_proxy` / `llm_proxy_tool` / `llm_service`）默认共用同一端点 `ipc:llm_service`，同一时刻只能运行一个。** 要同时跑多个，必须给每个指定不同的 `--endpoint` + `--app-name`。

**`mcp_api_tool` 与 `llm_proxy_tool` 可以同时运行**（它们注册到信标的名字不同），一个走路径 A、一个走路径 B。

---

## 🚀 快速上手

### 场景 A：新手最快路径（下载预编译包）

```mermaid
flowchart LR
    A["1️⃣ 下载预编译包"] --> B["2️⃣ 解压到C:\Temp\temp2"]
    B --> C["3️⃣ 按 DOUBAO 指南操作"]
    C --> D["🎉 10 分钟AI 调用 Pascal 工具"]

    style A fill:#1A5490,stroke:#0D2F52,stroke-width:3px,color:#FFFFFF
    style B fill:#B7791F,stroke:#7E5109,stroke-width:3px,color:#FFFFFF
    style C fill:#1E8449,stroke:#0E4D2A,stroke-width:3px,color:#FFFFFF
    style D fill:#922B21,stroke:#5A1A14,stroke-width:4px,color:#FFFFFF
```

### 场景 B：开发自己的 Pascal 工具

```mermaid
flowchart TB
    S1["① 写 Pascal 函数"]
    S2["② 用 code_decl_to_mcp生成工具提供者"]
    S3["③ lazbuild 编译+ 启动信标 + 工具提供者"]
    S4["④ 二选一：路径 A 挂 mcp_api_tool路径 B 挂 llm_proxy_tool"]
    S5["🎉 AI 调用你的工具"]

    S1 --> S2 --> S3 --> S4 --> S5

    style S1 fill:#1A5490,stroke:#0D2F52,stroke-width:3px,color:#FFFFFF
    style S2 fill:#B7791F,stroke:#7E5109,stroke-width:3px,color:#FFFFFF
    style S3 fill:#1E8449,stroke:#0E4D2A,stroke-width:3px,color:#FFFFFF
    style S4 fill:#5B2C6F,stroke:#321640,stroke-width:3px,color:#FFFFFF
    style S5 fill:#922B21,stroke:#5A1A14,stroke-width:3px,color:#FFFFFF
```

---

## 🧩 代码生成器 5 层透明链

```mermaid
flowchart LR
    L0["Layer 0原始源码Pascal / C"] --> L1["Layer 1声明体"]
    L1 |双向| L2["Layer 2 — LV0底层 JSON"]
    L2 --> L3["Layer 3 — LV1规范化模型"]
    L3 --> L4["Layer 4工具提供者单元.pas"]

    style L0 fill:#1A5490,stroke:#0D2F52,stroke-width:3px,color:#FFFFFF
    style L1 fill:#1E8449,stroke:#0E4D2A,stroke-width:3px,color:#FFFFFF
    style L2 fill:#B7791F,stroke:#7E5109,stroke-width:3px,color:#FFFFFF
    style L3 fill:#8E44AD,stroke:#5B2C6F,stroke-width:3px,color:#FFFFFF
    style L4 fill:#922B21,stroke:#5A1A14,stroke-width:3px,color:#FFFFFF
```

每一层可独立查看 · 编辑 · 导出 · 喂给 LLM 修正 · 回退重走。**主链路完全确定性**，不依赖 LLM 随机性。

详细说明：[code_generate_mcp.md](code_generate_mcp.md)  
声明规范：[pascal_code_mcp_rule.md](pascal_code_mcp_rule.md) · [C_code_mcp_rule.md](C_code_mcp_rule.md)

> **注意**：`code_decl_to_mcp.exe` 的源码不在本仓库中，本仓库仅提供手册与规范。请从预编译发布页获取。

---

## 📦 组件清单

| 组件 | 作用 | 谁关心 |
|------|------|--------|
| `pascal_agent_service.exe` | **信标**：登记和发现所有工具 | 部署服务的你 |
| `pascal_agent_api.exe` | **工具提供者示例**：把 Pascal 函数注册为工具 | 写 Pascal 的你 |
| `mcp_api_tool.exe` | **MCP 网关**：路径 A，翻译成 MCP 协议 | 用 MCP 客户端的你 |
| `mcp_api_proxy.exe` | **MCP 调试代理**：stdio 透明转发 + 日志 | 排查 MCP 握手的你 |
| `code_decl_to_mcp.exe` | **代码生成器**：从声明一键生成工具提供者单元 | 开发阶段的你 |
| `llm_service.exe` | **LLM 本地服务**：本地跑 GGUF，完全离线 | 想断网的你 |
| `llm_proxy.exe` | **LLM 纯转发**：转发到外部后端，只对话 | 只用对话的你 |
| `llm_proxy_tool.exe`（LTB） | **LLM 工具桥**：转发 + **服务端代管工具执行** | 想让智能体调用工具 API 的你 |
| `llm_test.exe` | **LLM 测试客户端**：命令行交互式 REPL | 调试 LLM 的你 |
| `bridge.exe` | **HTTP 桥接网关**：让浏览器 / Node / PHP 访问 | Web 生态的你 |
| `HealthCheck.exe` | **健康检查**：快速验证环境 | 首次部署的你 |

---

## 📁 项目结构

```mermaid
flowchart TB
    subgraph Root["LingoFuse-pasAgent/"]
        R1["📘 文档Build_Guide / Dependency_Installation_Guidemcp_api_tool_DOUBAO_GUIDE / NVIDIA-Nemotron-..."]
        R2["📐 规范code_generate_mcp / pascal_code_mcp_rule / C_code_mcp_rule"]
        R3["📊 历史Implementation_Memo / Migration_Record / Qwen2.5-7B"]
        R4["📝 元信息readme.md / llms.txt / LICENSE"]
    end

    subgraph Src["src/"]
        S1["🅿️ Pascalpascal_agent_service / pascal_agent_apilingofuse_helper / lingofuse_import"]
        S2["🌉 MCP 网关mcp_api_tool.py / mcp_api_proxy.py"]
        S3["🔧 中间件language_middleware.py / generate_agent_json.py"]
        S4["🧠 LLMllm_service.py / llm_proxy.pyllm_proxy_tool.py / llm_test.py"]
        S5["🔨 构建build_*.ps1 / build_pascal_agent.bat / init_env.ps1"]
        S6["📚 LLM 文档LingoFuse_LLM_*.md（8 份）"]
        S7["🐍 绑定lingofuse/（Python 包）"]
        S8["🧪 示例CreateHealthCheck/ / pascal_agent_api_ref_json.md"]
    end

    style Root fill:#1A5490,stroke:#0D2F52,stroke-width:3px,color:#FFFFFF
    style Src fill:#1E8449,stroke:#0E4D2A,stroke-width:3px,color:#FFFFFF
```

**你最需要关心的文件**：

- `src/pascal_agent_api.lpr` —— 算术工具示例，你的项目原型
- `src/pascal_agent_service.lpr` —— 信标源码
- `src/lingofuse_helper.pas` —— 写工具时的辅助函数
- `src/lingofuse/` —— LingoFuse Python 绑定包（编译时会打包）

---

## 📚 文档地图

### 新手入门

- 🎓 **[mcp_api_tool_doubao_guide.md](mcp_api_tool_doubao_guide.md)** —— 保姆级教程，零基础让 AI 调用第一个 Pascal 工具。

### 理解闭环

- 🌐 **[LingoFuse_LLM_Ecosystem_User_Guide.md](src/LingoFuse_LLM_Ecosystem_User_Guide.md)** —— 三种服务端、两条路径、能力发现机制全景。
- 🧠 **[Local LLM Agent Handbook CPU First, GPU Optional.md](Local%20LLM%20Agent%20Handbook%20CPU%20First%2C%20GPU%20Optional.md)** —— 智能体原理与本地 LLM 入门。

### 开发工具

- 📐 **[pascal_code_mcp_rule.md](pascal_code_mcp_rule.md)** —— Pascal 声明规范。
- 📐 **[C_code_mcp_rule.md](C_code_mcp_rule.md)** —— C 声明规范。
- ⚙️ **[code_generate_mcp.md](code_generate_mcp.md)** —— 代码生成器使用手册。
- 📝 **[pascal_agent_api_ref_json.md](src/pascal_agent_api_ref_json.md)** —— `agent_main` / `register_agent` JSON 详解。

### 部署 LLM 与配置

- 🔨 **[Build_Guide.md](Build_Guide.md)** —— 编译 Pascal 与 Python 组件为 EXE。
- 📦 **[Dependency_Installation_Guide.md](Dependency_Installation_Guide.md)** —— 依赖安装与动态库部署。
- 🤖 **[NVIDIA-Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B-UD-IQ4_NL.md](NVIDIA-Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B-UD-IQ4_NL.md)** —— 推荐模型下载与部署。

**三种服务端命令行手册**：

| 服务端 | 手册 | 什么时候用 |
|--------|------|-----------|
| 🟢 `llm_service.exe` | [LingoFuse_LLM_Service_CLI_guide.md](src/LingoFuse_LLM_Service_CLI_guide.md) | **本地加载 GGUF 模型推理** |
| 🟣 `llm_proxy.exe` | [LingoFuse_LLM_Proxy_CLI_Guide.md](src/LingoFuse_LLM_Proxy_CLI_Guide.md) | **纯文本转发，只对话** |
| 🔴 `llm_proxy_tool.exe`（LTB） | **[LingoFuse_LLM_Proxy_Tool_CLI_Guide.md](src/LingoFuse_LLM_Proxy_Tool_CLI_Guide.md)** | **转发 + 服务端工具执行，让智能体调用 tools API** |

**其他**：

- 📋 **[LingoFuse_LLM_Proxy_Compatibility_Guide.md](src/LingoFuse_LLM_Proxy_Compatibility_Guide.md)** —— 129+ 后端清单（LTB 亦适用）。
- 📦 **[llama_cpp_python_guide.md](src/llama_cpp_python_guide.md)** —— `llama-cpp-python` 安装。

### 深入与排错

- 📝 **[LingoFuse_mcp_api_tool_Implementation_Memo.md](LingoFuse_mcp_api_tool_Implementation_Memo.md)** —— MCP 网关实施备忘与坑点。
- 🚨 **[LingoFuse_LLM_Pitfalls_For_AI.md](src/LingoFuse_LLM_Pitfalls_For_AI.md)** —— LLM 生态踩坑大全。
- 📊 **[LingoFuse_LLM_Service_Work_Summary.md](src/LingoFuse_LLM_Service_Work_Summary.md)** —— LLM 工具链版本演进（历史参考）。
- 📊 **[LingoFuse_Python_Binding_Migration_Record.md](LingoFuse_Python_Binding_Migration_Record.md)** —— Python 绑定迁移与工作总结（历史参考）。

> **历史文档**：`Qwen2.5-7B-Instruct-Q4_K_M.md` 已不再作为默认模型，仅作历史参考。新项目请使用 NVIDIA Nemotron 模型。

---

## 🛡️ 稳定性：为长时间运行而设计

pasAgent 的所有组件都针对**长时运行、高频调用**做了专门加固：

- **单 worker 串行推理**：llama.cpp 上下文不是线程安全的，所有推理通过 FIFO 队列串行化到单 worker 线程
- **双条件会话回收**：空闲超时 **AND** 客户端离线才回收，避免客户端临时断开导致对话历史丢失
- **异常隔离**：后台循环的任何异常都被捕获，不会杀死工作线程
- **句柄自动回收**：显式释放 + 超时回收，防止资源泄漏

**实测表现**：可稳定处理**数万条**连续的交互命令或 function call，长时间运行不掉线、不漏句柄、不串会话。

---

## 🔧 运行前准备

pasAgent 所有组件都依赖 **LingoFuse 动态库**（`LingoFuse64.dll` / `liblingofuse.so`）。

```bash
git clone --recursive https://github.com/PassByYou888/LingoFuse.git
# 然后将 LingoFuse/Binary 目录加入系统 PATH
```

> **新手提示**：预编译包已内置所需动态库，**无需单独安装**。

### ⚠️ 首次运行缺少 DLL？

如果提示找不到 `LingoFuse64.dll` / `z_ipc_64.dll`，**不想自己编译 LingoFuse**：

👉 **直接去预编译包发布页找现成的**：[releases/tag/pre_build](https://github.com/PassByYou888/LingoFuse-pasAgent/releases/tag/pre_build)

**运行环境依赖**：预编译 DLL 使用 **Visual Studio 2022** 编译，运行时需要安装 **VS2022 可再发行组件（VC++ Redistributable）**：

- [VC++ Redistributable for Visual Studio 2022 (x86/x64)](https://learn.microsoft.com/en-us/cpp/windows/latest-supported-vc-redist?view=msvc-170)

---

## 🌟 关于开放性

**[pasAgent](https://github.com/PassByYou888/LingoFuse-pasAgent) 是 [LingoFuse](https://github.com/PassByYou888/LingoFuse) 的分支项目**，两者均为完全开放、非商业性的开源项目。

- ✅ **永久免费**：MIT 许可证
- ✅ **无商业捆绑**：无收费功能、无付费订阅
- ✅ **社区驱动**：决策来自社区贡献者
- ✅ **透明开发**：源码全公开，构建可复现

---

## ❓ 常见问题

| 问题 | 回答 |
|------|------|
| 需要懂 MCP 协议吗？ | **不需要**，写 Pascal 就行 |
| 只支持豆包吗？ | **支持所有 MCP 客户端**：豆包 / LM Studio / Claude / Continue.dev / Jan / DeepSeek |
| 只能做加减乘除吗？ | **任何 Pascal 函数**：数据库、文件、硬件、GUI…… |
| 需要联网吗？ | **不需要**，所有组件本地运行。若使用 `llm_proxy` / `llm_proxy_tool` 转发云端 API 则需联网 |
| 我的函数操作 UI 能接入吗？ | **能**，生成代码预留主线程同步接口 |
| 客户端不支持 MCP 工具怎么办？ | **用 `llm_proxy_tool.exe`**（路径 B），服务端会代管工具调用 |
| 三种 LLM 服务端能同时跑吗？ | **默认不能**（共享同一端点）。要共存须改 `--endpoint` + `--app-name` |
| 缺 DLL 又不想编译？ | **去[预编译包发布页](https://github.com/PassByYou888/LingoFuse-pasAgent/releases/tag/pre_build)下载，解压即用** |
| 如何让 AI 自动调用工具？ | 路径 A：启动 `mcp_api_tool`；路径 B：启动 `llm_proxy_tool` |
| LLM 体系文档在哪里？ | 全部在 **[`src/`](src/)** 目录下 |
| 代码生成器的源码在哪？ | **不在本仓库中**，本仓库仅提供手册。请从预编译发布页获取 `code_decl_to_mcp.exe` |
| 能长时间跑吗？ | **能**。专门做过加固：单 worker 串行、双条件回收、句柄自动回收、异常隔离。**实测可稳定处理数万条交互命令或 function call** |

---

## 👤 关于作者

**老张（QQ: 600585）**

看不惯跨语言调用得写一箩筐胶水代码，干脆撸了 LingoFuse；又看不惯 Pascal 老代码接不进 AI 时代，顺手撸了 pasAgent。

欢迎反馈、建议、PR。

---

## 📄 许可证

**MIT** —— 自由使用、修改、分发。

---

*项目始于 2026 年，持续迭代中。有问题提 Issue，急事加 Q。*

## Source & license

This open-source MCP server is cataloged on AgentStack and links to its original source — we do not rehost the code.

- **Author:** [PassByYou888](https://github.com/PassByYou888)
- **Source:** [PassByYou888/LingoFuse-pasAgent](https://github.com/PassByYou888/LingoFuse-pasAgent)
- **License:** MIT
- **Homepage:** https://zpascal.net

Install and usage instructions live in the source repository linked above.

## Pricing

- **Free** — Free

## Security capabilities

Automated source analysis of v0.1.0 — what this tool can access:

- **Network access:** no
- **Filesystem access:** no
- **Shell / process execution:** no
- **Environment & secrets:** no
- **Dynamic code execution:** no

*"Yes" means the capability is present in the source — more access means more to trust, not that it is unsafe.*


## Versions

- **0.1.0** — security scan: passed — Imported from the upstream source.

## Links

- Listing page: https://agentstack.voostack.com/l/mcp-passbyyou888-lingofuse-pasagent
- Seller: https://agentstack.voostack.com/s/passbyyou888
- Browse the marketplace: https://agentstack.voostack.com/browse

---
Listed on AgentStack — the marketplace for AI agent skills and MCP servers. Every listing is security-reviewed. Creators keep 70%.